河南洛阳汝阳农发债权资产01政府债定融（洛阳农发集团）

　　内容要点：第一河南洛阳汝阳农发债权资产01政府债定融，一个容易被忽视河南洛阳汝阳农发债权资产01政府债定融的变量变化是2016-2020年间的人口周期反弹，它意味着这一时段经济可能整体会处于相对稳态。

　　第二，当前的中国经济，哪些因素在形成向上支撑? 哪些因素在形成向下拉动？

　　第三，上游价格处于下降期半边，下一轮触底反弹机会可能位于2018年一季度。

　　第四，下游价格的首要特点是CPI与核心CPI背离，核心CPI即将拐头并伴随消费股溢价的触顶。

　　第五，利率的中周期上行无法证伪，但短周期存在回落机会。

　　第六，政策的一条主线是把中国经济的资产端做实。

　　第七，如何认识当前经济和政策环境下的资产价格：降低的风险，变窄的空间，夹缝中的机会。

　　一、趋势增长率：从人口角度再理解2016-2020年的相对稳态

　　1.1 经济增长速度于人口增速、劳动人口增速的经验相关性

　　从全球经验数据来看，人口周期与经济表现正相关。不难看出，无论河南洛阳汝阳农发债权资产01政府债定融我们以总人口（图1）还是劳动人口（图2，15-64岁人口）增速来观测，其与GDP增速之间的相关性都能够大致呈现出来。

　　我们还从全球人口增速与实际GDP（美元计价）之间的相关性（图3）做基于时间序列角度的观测。1976-1986的人口增速的震荡上行；1986-1992的增速下行；1992-2002的低位稳定；2002-2005的快速上升；2005-2012年的再度回落，均可大致解释同时期的经济表现。

　　两次全球性经济危机的共同背景就是人口增速的快速下行。另一个比较生动的案例就是，在过去的20年中，全球发生了两次系统性的经济危机，一次是1997-2000年（东南亚金融危机至科网泡沫）；一次是2008-2012年（全球金融危机至欧债危机），两次危机共同的背景就是人口增速的快速下行。而且在过去20年，几乎只有这两个时段人口是处于加速下行的周期。

　　1.2 对经济增速与人口周期：以美国和欧洲为例

　　接下来我们以美国、欧洲经济为例，来进一步验证人口周期对于经济表现的解释力。

　　以美国为例：人口增速及劳动人口增速与经济表现相关。从美国数据（图5-图7）中不难看出，总人口增速、劳动人口增速并不能直接决定当年的经济增速，但均对于经济表现的区间速度（整体是偏高还是偏低）有较为明显的解释力。

　　欧元区情况类似，人口及劳动人口与经济表现相关。劳动人口增速在2008-2011年的快速下行带来同期经济表现的快速下行。2012年之后劳动人口增速的逐步修复带来经济的逐步回升。

　　代际人口的变迁可以部分解释人口周期的波动。比如欧洲1986-1993年的人口增速回升大致对应2014年之后人口的回升（其中新生人口比较集中是1989-1993年），这波婴儿潮出生的人在2012年是19-26岁，在2015年是22至29岁，2017年是24至31岁，基本上处于生育高峰开始的初始阶段。它会带来2012年之后人口增速的逐步回升。

　　1.3 中国：人口周期对于趋势增速的解释力

　　中国的人口周期数据同样有经验上的解释力。由于中国总人口数据连续性较差，我们用城镇人口数据替代，其增速对于GDP的名义增速明显具有解释力。同样，劳动人口（15-64岁）增速与实际GDP在趋势上亦基本对应。

　　1.4 关注2016-2020年的人口周期反弹及其对于经济软着陆的意义

　　2016年中国出现了总人口增速、劳动人口增速的双反弹。中国总人口增速在2016年出现了明显反弹，0.59%的增速基本上是2005年以来最高；劳动人口增速小幅反弹为近三年以来最高。

　　按人口规划数据倒推，2017至2020年的人口增速可能会继续高位。《国家人口规划》将2020年的人口目标确定为14.2亿，这一目标应是在充分考虑到人口周期的内生性和全面二孩政策影响后估算的数字。按照这一数字，则2017-2020年的年均复合增速为0.67%，明显高于2016年的0.59%和2011-2015年平均的0.50%。即使我们假设2017年脉冲较强，此后递减，2018-2020年依旧会是一个比较高的增速。

　　劳动人口增速：2017-2020年低位企稳，此后下降速度加快，若延迟退休政策出台可能带来正向重估。《国家人口发展规划2021—2030》对劳动人口的判断是“劳动年龄人口在“十三五”后期出现短暂小幅回升后，2021-2030年将以较快速度减少”。

　　一个值得注意的政策动向是，十三五规划已经提出“出台渐进式延迟退休年龄政策”，如果延迟退休政策在2018年之后出台，则劳动人口数量可能会有一个一次性重估。

　　总人口和劳动人口的边际变化分别影响需求端和供给端。总人口边际变化的影响更多在需求端，即新生儿一则带来妇婴、教育等消费型产业链的变化，二则影响改善型住房需求和学区房需求，并沿着住房产业链产生传递。劳动人口边际变化的影响则更多在供给端，在某种意义上，人力资本存量相当于劳动人口预期收入的贴现。

　　如前所述，2016-2020年的特点是总人口反弹，劳动人口企稳，从经验规律看这意味着经济增速不会太差。如前所述，2016-2020年将会出现总人口增速的反弹，年均复合增速将显著提升至0.67%左右；劳动人口将出现企稳和短暂小幅回升，劳动人口增速可能会低位企稳。

　　从总人口和劳动人口的经验规律看，这意味着这一时段经济确实是具有稳态特征的，政策所提出的“L型”具备一定的基础，长周期要素的变化周期对于经济增长的影响恰是被很多研究者所忽视的。中国经济可以借一轮人口政策的跳板（全面二孩稳总人口，延迟退休稳劳动人口）顺利实现软着陆。

　　二、经济引擎：目前中国经济的支撑力量和下拉力量

　　2.1 支撑力一：如我们去年底的判断，“2017年是出口和航运复苏元年”

　　2017年出口和航运出现显著修复。我们在2016年四季度提出“2017年可能是全球出口和航运复苏元年”的判断，从今年上半年的情况看，判断基本成立。2017年1-5月出口累计增速由2015年全年的-3%，去年全年的-7%回升至8.2%。代表航运运价的中国出口集装箱运价指数（CCFI）较去年二季度的低点大约反弹了30%。

　　小企业景气度的回升与外需产业链的改善有很大关系。最新一期小企业PMI为51.0，基本上站上了有这一数据以来的高点。由于大量的小企业都是出口系产业链的企业，小企业景气度的回升与外需产业的整体改善有很大关系。

　　2017年全年出口可能都不会太差，这一点是中国经济目前的支撑因素之一。从OECD领先指标看，目前OECD国家的经济景气度改善还在继续。根据世界银行和IMF对于全球经济的预测，2017-2020年全球经济增长处于小幅回升周期。我们估计2017年全年出口环境都不会太差，这一点将对中国经济形成支撑。

　　2.2 支撑力二：朱格拉周期与制造业资本开支的回升

　　从4-5月工业增加值和FAI谈起：库存周期与朱格拉周期的分化。从4-5月工业增加值来看，通用设备制造业、专用设备制造业、电器机械及器材制造业、机械设备修理业均处于双位数高速增长的状态。5月装备制造业增加值同比增长10.3%，增速显著快于整体。其中，电气机械、汽车、通用设备增速较4月份分别提高1.6、1.1、0.7个百分点，电子、铁路船舶、专用设备、仪器仪表制造业增速较4月份略有回落，但绝对增速仍分别有11.1%、6.1%、11.1%、11.5%，均明显快于整体。

　　上游价格影响（库存周期主导）的行业则回落比较明显，黑色、电力、非金属矿物制品、化工等三个行业分别回落2.1、1.7、1.6、1.1个百分点。

　　从固定资产投资（FAI）来看，装备制造业投资的支撑作用也在显现。1-5月份装备制造业投资同比增长8.9%，增速比1-4月份提高1个百分点，比去年同期提高2.6个百分点；占全部制造业投资比重为42.9%，比去年同期提高1.5个百分点；对制造业投资增长的贡献率达71.5%。

　　中国经济的朱格拉周期特征：1999-2008，2009-2016。从5000家工业企业设备投资情况来看（设备投资情况的数据更新至2003年Q1，我们可以根据5000家企业设备能力利用水平、5000家企业固定资产投资情况两个指标去跟踪），1999-2008年是一轮朱格拉周期，周期加速是02-04年，周期顶部是06年；2009-2016年是另一轮朱格拉周期，周期顶部是11年。2016年底，设备利用和资本开支都到了历史底部；2017年回升比较明显。所以我们可以认为2017年是新一轮朱格拉周期的起步阶段。由于资本开支整体在低位，所以制造业投资易上难下，整体可能会处于震荡修复状态。

　　从海外数据看资本开支的回升：美国的资本开支相关指数也处于底部回升状态。如果我们观测海外经济，则大致存在类似的现象。比如美国的中小企业资本支出计划，差不多是2016年Q1见底；美国CEO经济展望分项指数的资本支出变化，也是同时段见底。日本机械工业海外订单，大致于2016年Q4明显见底。

　　制造业ROE和ROIC已经触底回升，而它们均领先于制造业投资。制造业的ROE和ROIC领先于制造业投资。从制造业上市公司的ROE和ROIC来看，其已于2016年Q2开始回升，从经验规律来看，这对应着制造业投资的滞后回升。

　　2.3 支撑力三：90后一代的崛起与2015年后的“消费韧性”

　　美国战后一代消费潮的形成及与90后消费的相似性。从出生率来看，美国1947-1960是一个高峰。战后出生的首批年轻人大约在70年代形成了消费力。因此在上世纪70年代，即战后一代平均20多岁的时候，美国曾经历了一轮明显的消费潮。时尚消费、精神消费、享乐消费都是那一代消费的标签。出生在战后的“战后一代”年轻人在物质和精神上都没有父辈的背负，消费倾向较高。

　　中国的90后人群目前的年龄段是18-27岁，从年龄结构来看正处于消费的黄金时段。90后走上消费前台对于当前中国消费形成一定的趋势性影响。根据OMD等机构的研究，中国90的消费观表现出及时行乐、爱买爱晒、超前消费等特征，其消费倾向较高。

　　和70、80后相比，90后正由“储蓄消费”转为“信用消费”，这一点会显著提升消费倾向。以蚂蚁金服旗下的消费信贷产品“花呗”为例，其超过1亿的用户中，90后占比为47%。

　　中国非地产系消费在2015年后明显走平，进入“韧性”阶段。从总体消费增速来看，其在2015年之后基本走平，而同期消费对于GDP的贡献在快速上升；我们还可以看一下另外一重要数据，即扣除建筑装潢、家具、家电等“地产系消费”及燃油消费之后的普通消费，其在2015年之后也基本上是走平的。这意味着当前消费已经进入“韧性”的阶段。

　　2.4 支撑力四：三四线的人口再集聚与消费升级

　　2月27日，我们率先发布报告《三四线消费升级的宏观线索》，从人口、收入、渠道三个角度指出三四线消费升级是当前中国经济的蓝海。

　　人口：多项证据显示三四线人口流出放缓，人口可能处于再集聚状态。在前期报告中我们提出四个重要证据。证据一，官方数据显示外出农民工增速大幅放缓，本地农民工增速开始反弹；证据二，春运峰值出现下降；证据三，“榨菜指数”等方法显示农民工流动减少；证据四，三四线房地产销售快于整体，城市拥堵程度亦在上升。

　　收入：跨越临界点之后的S曲线效应正在呈现。中国目前人均GDP已超8000美元，其中三至五线城市大约为3000-7000美元的水平。从全球主要国家的经验数据来看，人均GDP达到3000-5000美元的区间是消费升级的关键收入门槛值，一旦跨过，消费升级的S曲线效应将会呈现，美国的60年代和日本的70年代就是两个典型的案例。

　　渠道：三四线地产化之后城市商业广场文化的普及和渠道约束的打开。一轮房地产化改变了三四线的城市布局，商业广场（Shopping Mall）的下沉进一步打开了品牌化消费的渠道约束。从欧美国家的消费发展史来看，Shopping mall的发展史基本重合于消费升级的历史，而这一点正在中国三四线城市发生。此外，线上消费习惯的下沉亦属类似的逻辑。

　　从数据看，今年有两个领域都属于三四线及以下在拉高整体：一是房地产，二是消费。

　　2.5 下拉力一：已度过主动补库存的库存周期

　　过去的17年中中国经济经历了5轮完整的库存周期。中国经济经历了五轮库存周期，其中2002、2006、2009三轮偏长，2000、2013年两轮偏短。其中2009那轮周期经济较快进入滞涨，主动补库存较短；其余大致是强周期主动补库存五个季度，弱周期主动补库存三个季度。

　　本轮库存周期的主动补库存已经结束，预计短暂的被动补库存后将进入去库存。本轮库存周期自2016年Q3主动补库存开始，至2017年Q1结束，主动补库存（库存和需求一起回升）三个季度，大概率属于类2000、2013年的弱库存周期。

　　如果是一轮弱库存周期，那么被动补库存可能会在一个季度左右，即在三季度初经济将进入一轮去库存。三季度、四季度都将处在主动去库存的周期中。

　　5月的PMI价格和库存数据似乎也指向上述结论。5月原材料购进价格和出厂价格环比分别放缓2.3个点和1.1个点，回落幅度已经较3月和4月收窄，但依旧较快。价格领先于库存，连续3个月以上的价格回落在逻辑上指向后续补库存动能放缓。

　　同时，5月PMI产成品库存环比为-1.6，同比为-0.2，均是过去5个月最弱，这一点亦反映库存动能偏弱，后续可能将很过渡到去库存周期。

　　2.6 下拉力二：回落中的地产销售和地产投资

　　销售领拐点先于新开工，新开工领先于投资完成额，目前均在下行过程中。地产的特点是销售、资金来源和拿地领先于新开工，新开工领先于投资完成额。

　　在本轮周期中，销售是3月开始下降，资金来源和新开工是4月开始下降，投资完成额是5月开始年内首降，基本比较符合经验规律。拿地稍有例外，4月份再次冲高，但5月份单月非常低，只有-1.4%。5月地产投资由4月的9.3%回落至8.8%，隐含的单月投资由4月的9.6%回落至5月的7.4%。

　　待售与投资的关系似乎也指向投资下行。从待售与投资的经验关系看，目前投资似乎也应该继续下行。待售同比降至历史低位，这可以解释为什么前期投资一直偏强；但同时，待售的触底一般也对应着投资的触顶。

　　目前销售下行过程不快，后续投资回落幅度可能也会比较平缓。从目前销售下行斜率来看，回落投资回落速度可能会比较平缓。作为源头的销售的下行并不算剧烈，5-6月的地产销售甚至有小幅企稳迹象。

　　5月尽管累计销售面积还在继续下行，但单月销售增速从4月的7.8%上至10.2%。从30城房地产销售数据看，4-6月的销售增速分别为-41%、-39%、-36%，并未进一步加深。这一点可能意味着投资后续回落的速度将相对平缓。

　　依据从地产销售脉冲到经济脉冲5-7个月的经验规律，这轮销售放缓的影响可能会于Q4初开始呈现。从过去几轮周期来看，从地产销售传递到工业端，一般是5-7个月。例如2011年4月-2011年6月的地产销售脉冲式回升，滞后带来2011年11月-2012年2月开始的工业数据回升和回落；2012年1月的地产销售回升，滞后带来2012年8月的工业回升；2013年1月开始的地产销售下行，滞后带来2013年8月的工业数据触顶。

　　同样，2016年Q1销售脉冲起来，2016年Q3经济脉冲就开始起来。随着新一轮地产调控出台，2016年Q3末地产销售脉冲基本触顶，由此在去年年度报告中，我们预计“地产销售的回落明年二季度传递至工业端”，目前基本兑现。

　　2017年的一个新特征是三四线房地产去库存比预计要顺利。由此地产销售整体回落速度较慢，2016年9月销售顶点增速的26.9%，至年末回落到22.5%，至今年一季度回落到20%左右，其中1-2月还出现了反弹；真正回落加速始于4月。

　　按照地产销售的传递简单推断，今年二季度是较小压力（去年Q3之后销售脉冲放缓带来的），今年Q4开始是较大压力（今年4月开始的放缓带来的）。

　　2.7 下拉力三：在财政支出节奏上略有透支的基建

　　基建投资目前在放缓过程中，两个因素在推动基建放缓。基建投资增速已由一季度的18.7%、4月的18.2%进一步放缓至5月16.7%，隐含的单月投资增速由17.4%放缓至13.1%。

　　政策层对地方政府举债行为的再规范可能形成了一定影响。4月底，财政部下发《关于进一步规范地方政府举债融资行为的通知》，对当期地方基建投资的融资冲动应存在一定约束。

　　年初以来财政支出过快是另一隐忧。5月累计财政支出76467亿，占全年预算比例为39.2%，2016年同期支出占预算比例为34.1%，2015年同期为34.4%。也就是说，如果以往年节奏来看，今年的1-5月对下半年有一定透支。

　　但从单月投资增速来看，4月的17.4%基本正常，5月的13%则是2012年以来的单月绝

　　对低位之一，预计后续月份可能会出现单月增速的反弹。但对于下半年来说，预算约束依然是一个问题。

　　在中性假设下，我们预计基建将从目前累计值的16.7%温和放缓至年底的15-16%。

　　2.8 全年不差，前高后低：再次重复我们对于2017年经济的判断

　　客观看待今年经济的整体景气度：以发电量和铁路货运量为观测坐标。有一种比较常见的误解是将当前经济的景气度依然归于“经济差”，实际上，无论是从名义和实际GDP、工业企业利润，还是发电量、铁路货运量等一些“硬指标”来看，目前属于经济绝对景气度偏高的一个阶段，大致属于除03-04、06-07、09-10之外的第四个景气阶段。

　　从主要经济引擎的趋势来看，出口、制造业已经完成调整，地产、基建回落中。从主要经济引擎看，出口在2012-2014年整体在6-8%的水平，2015-2016年全球通缩期间负增长，2017-2020全球增长环境好于2012-2014，我们估计中国出口未来三年趋势值大致在8%左右，平与现在。

　　制造业投资的底部应该就是2016年Q3的2.8%，目前已经恢复至5%。考虑到相当一部分制造业行业都处于一轮资本开支低位，估计下行的库存周期未必会对制造业投资形成明显下拉，制造业投资仍可能由目前位置进一步恢复。关于中期趋势，我们倾向于认为如果“中国制造”在未来的整体竞争力不失，在汇率逐步调整至稳定的情况下，制造业投资的趋势增速应该不低于实际GDP增速。

　　房地产投资已经由鼎盛时期的33%震荡回落至2016年的6.9%，目前累计增速在8-9%，包含着三四线的一轮脉冲影响。我们估计投资至年末将下行至5-6%。中期投资趋势值将进一步回落，直到库兹涅茨周期的触底。

　　基建投资在2012年之前波动比较大，高的年份在40%以上；低的年份只有6%。2013年开始，基建投资整体波动收敛，平稳下行。2013-2016年分别为21%、20%、17%、16%。2017年按趋势将进一步放缓；且如前所述，1-5月份但考虑到2017年是十三五实施阶段的关键一年，我们估计基建不会太低；年初发改委预期2017年固定资产投资为9%（低于2016年的目标增速，但高于2016年的实际增速）亦可验证政策姿态。预计年底基建可能由1-5月份的16.7%回落至15-16%。

　　另外一个相对中性，可能有小幅负向贡献的因素是消费。如前所述，2015年以来消费的主要特点是“韧性”，名义增速已经基本上不再下跌。CPI在下半年的回升对于消费有一定正向带动，从经验上看，消费应该大致同步于CPI。负向因素则包括两个，一是汽车的偏高基数；二是“地产系消费”滞后于地产销售表现而可能于四季度存在的回落。

　　从以上假设推断，今年GDP的低点可能也有6.6左右。关于今年的GDP，我们可以首先来看一下二季度（截至5月）。

　　（1）工业增加值小幅下滑，一季度增速为6.8%，二季度6.7%。

　　（2）社会消费品零售小幅回升，实际值估计大致持平。名义值一季度为10.0%，二季度为10.2%。

　　（3）出口持平，一季度为8.2%，二季度为8.2%。

　　（4）固定资产投资名义值放缓，实际值大致持平。

　　FAI名义值一季度为9.2%，二季度为8.0%。其中房地产投资，一季度为9.1%，二季度为8.4%。其中制造业投资，一季度为5.8%，二季度为4.6%。其中基建投资，一季度为18.6%，二季度为15.0%。一季度的固定资产投资价格指数为4.5%，同期PPI为7.4%，二季度至今PPI大约为6.0%，对应FAI价格指数也在回落。实际投资的变化可能不大。

　　所以大致来看（考虑到6月的进一步放缓），如果一季度实际GDP为6.9%，二季度可能为6.8%左右。

　　如前所述，三季度的主要下拉项之一是制造业的去库存，可能会带来工业增加值有小幅负反应；之二是地产系，销售和投资都将逐步下行。从销售隐含的经验规律看，可能会于四季度传递到工业端；之三是基建投资，估计会震荡回落。按照我们前一部分（表3）的假设，我们估计实际GDP的低点可能在6.6%左右，位于政策目标线以上。整体而言比较符合我们年初“全年不差，前高后低”的判断。

　　三、上游价格与资源品：周期的后半边

　　3.1 以CRB工业原材料指数为坐标看上游价格周期，目前处于下行半边

　　在报告中我们曾多次讲述一个很好用的胀缩周期判断坐标，就是CRB工业原材料指数。这一指标的核心波动区间是-20%-20%。比如2015年12月，CRB工业原材料同比到了-20%，就是一轮大宗底；同样，2016年12月，CRB工业原材料指数到了23%，是本轮大宗顶。目前CRB工业原材料已回落至第六个月，同比（我们可以将同比理解为指数的跨年收益率）回落到了11%。

　　CRB处于下行半边意味着三个推论：1）PPI（滞后于CRB工业原材料1-3个月）大概率全年向下；2）企业利润前高后低；3）上游周期品不存在基本面角度的系统性交易机会。

　　3.2 CRB再次触底可能位于2018年一季度末

　　我们可以通过两个角度去大致判断CRB和PPI的底部区域：第一，从基数做大致推断。CRB这轮基数的顶部位于2017年3月，如果环比力量没有异动，则同比底部可能会出现在2018年3月；第二，从库存周期的经验规律倒向验证。如前所述，本轮属于弱库存周期，周期长度可能在30个月左右，即到2018年底；PPI领先于库存3-6个月，即PPI底可能位于三季度初；而CRB工业原材料领先于PPI1-3个月，则CRB同比底部位于二季度或者一季度末。两种方法大致吻合。

　　四、一般价格与消费品：通胀、核心通胀的背离

　　4.1 CPI与核心CPI背离：谁更代表内生通胀

　　2016年Q2以来CPI与核心CPI背离，历史罕见。CPI震荡低位，核心CPI却震荡上行至五年以来高点。

　　核心CPI更代表内生通胀周期。从历史规律看，中国的CPI与OECD国家的CPI大致同步，而本轮有所背离，但核心CPI与全球通胀周期仍保持较高的相关性。我们前期已经指出，在二者背离过程中，债市、消费股等资产与核心CPI高度相关。10年期国债收益率、中证消费类行业指数在本轮周期中基本上跟随核心CPI在走，显示出资产价格对于内生通胀周期反映的有效性。

　　4.2 即将出现的核心CPI触顶以及它对消费类资产溢价的指示意义

　　我们猜测核心CPI已临近顶部，主要理由是：

　　（1）核心CPI环比已经开始收敛。

　　（2）70个大中城市房价领先于租金和居住类价格已于五个月前见顶，后者在核心

　　CPI中占到三成。

　　（3）医疗保健类价格的环比也有放缓态势。

　　（4）教育文化与娱乐分项止升，其中旅游类价格基于基数可能会进入同比下行。

　　更详细的分析可以参照我们前期报告《核心CPI临近顶部区域》。核心CPI触顶于资产价格的一个重要推论在于，前期跟随核心CPI走的利率和消费股溢价，可能都会有阶段性的触顶。

　　4.3 超跌的食品价格将带动CPI继续震荡上行

　　CPI与核心CPI走势的分离可能仍会继续。5月CPI同比已上升至为1.5%，较4月加快0.3个百分点。其中非食品同比放缓0.1个点，食品形成主要拉动力量。我们判断这种上行仍将继续。

　　（1）食品价格在本轮周期中有超跌特征。本轮食品类CPI同比谷底为3月的-4.4%，上一次有这么深的同比跌幅要追溯到1999年。如前所述，本轮食品价格的异常与粮食特别是玉米价格的扰动有关。

　　（2）猪肉价格绝对价格已经到了下行空间后段，同时自7月起基数将明显降低。

　　（3）蔬菜价格也存在基数下行的问题，高频数据同比在继续收窄。

　　（4）蛋类价格同比到了过去17年以来的底部区域。

　　4.4 人力成本的上升趋势及其对于中长期产业格局的影响

　　从CPI服务类价格看人力成本的上升趋势。从以往周期来看，CPI服务类的上行不超过2年。比如2009年1月触底，2011年1月触顶；2012年2月触底，2014年1月触顶；而本轮2015年1月的触底，至2017年年中，并无明确的触顶迹象，显示出较强的韧性。而且，服务数据中还包含一些可能被低估的争议项，比如教育服务可能低估了培训类教育比重的快速增加和其价格上升的影响。

　　被2014-2015年通缩掩盖的刘易斯拐点效应可能会随着这轮企业用工需求快速扩张而再度出现。2009年-2012年前后，中国可能就已经度过刘易斯拐点；但前几年经济持续的通缩带来用工减少，就业下行基本掩盖了来自趋势性的刘易斯拐点效应。而2016年以来，随着经济的复苏和制造业、服务业用工数量的回升，人力成本压力显性化。尽管如前所述，2016-2020年劳动人口数据已暂时终止下行，供给甚至短期有反弹，但人力需求的上升更快。

　　在前面我们分析了人口向三四线的回流，这种结构性变化可能也会对服务类价格带来一定影响。

　　劳动力成本上升在中期是一个重要趋势，可能会带来行业格局的变化。逻辑上说，劳动力成本的上升可能会带来几类行业受益：一是成本易转嫁的行业；二是受益于自动化和机器替代劳动的行业；三是提供教育和劳动技能培训的行业。

　　五、利率：无法证伪的中周期上行，可以期待的短周期回落

　　5.1 利率的三个标尺：经济名义增速、内外利差、风险溢价

　　金融资产定价受三个标尺影响。金融资产是一种具有不确定性的远期凭证，所以它会永远伴随三个相关概念，一是预期收益，或叫资产盈利能力；二是贴现率，或者叫时间成本；三是风险，或者叫概率。金融资产定价的过程，简单理解，就是计算预期现金流（资产的基本面）在既定概率下（风险溢价）的贴现价值（无风险收益率）。

　　比如我们在考虑股票资产的定价时，以正常的现金流贴现模型为例，实质上考虑的就是资产基本面、无风险利率、风险溢价；我们在考虑汇率的定价时，实质上考虑的也是资产基本面的均衡（购买力平价）、无风险利率的均衡（利率平价）、风险溢价的均衡。

　　我们在考虑债券资产的定价时，实质上也是同样的一个过程。债券价格主要受广义的投资回报率（名义GDP）、广义利差（开放经济体的内外均衡）、风险溢价三个因素影响。

　　利率的标尺之一：经济名义增速。观测利率的标尺之一：名义GDP。利率是资金的价值，所以基本面角度的利率决定其实是两块，一是资金的预期回报率，二是通货膨胀补偿，所以利率本质上是名义GDP的投影。

　　从经验规律看，利率与名义GDP基本上具有较好的同步性。存在少数背离时段，但绝大部分情形下都是吻合的。而且，如果我们考虑到经济统计的复杂性，即统计指标在有些时段下未必能完全准确反映名义经济增速的变化，这种相关度可能比看到的还要高。

　　2016-2017年债券市场的变化就是一个耐人寻味的典型案例。2016年一季度名义GDP为7.0%，二季度为7.3%，10年期国债收益率在这个时段是一个正常的缓慢反应，即月均值从一季度的2.82%-2.86%上升至二季度的2.91%至2.95%；三季度是一个典型的背离，利率震荡下行至月均2.7%左右，这证明基本面之外的因素在主导利率定价；但经验规律的背离往往不会太长久，在四季度名义GDP剧烈上升至9.6%的背景下，利率剧烈上升至11月的2.8%和12月的3.2%。2017年一季度名义GDP进一步上行至11.8%，结果一季度利率均值进一步上升为3.3%以上。

　　利率的标尺之二：内外利差。只要经济不是一个封闭体，内外均衡就是一个现实问题。内外均衡的关键过渡变量就是汇率，而汇率的影响因素之一就是利差。

　　美债10年期收益率是全球无风险收益率的锚。中美10年期国债收益率之间的相关性在2012年之前并不高，2012年至今相关度在0.72，2013年至今在0.79，2014年至今在0.80。利差越来越成为一个稳定的约束因素。

　　如我们在前期报告中曾经描述的，我们对这一现象背后逻辑的理解是：一则2012-2013年之后，利率和汇率的市场化程度都有所上升；二则在人民币升值阶段，购买力平价是汇率主逻辑，利差逻辑并不显著；而到了贬值阶段，购买力平价变为负贡献，利差就变得相对更为重要。

　　中美10年期国债收益率利差之间的均值，2013年至今是130bp，2015年至今是110bp，2016年至今是100bp，2017年至今是107bp，目前是140bp。

　　在利差显著偏低的时段，如2015年底和2016年底，汇率压力就会加大。而在利差偏高阶段，汇率压力较小。2016年10月-12月，利差平均只有70bp，后续出现一个很显著地向均值回归的过程。

　　观测利率的标尺之三：风险溢价。风险溢价是指市场在面对不确定时，会自动要求更高的回报率作为额外承担风险的回报。风险溢价是影响利率的另外一个重要因素。风险包含流动性风险、信用风险、市场风险等。正常情况下，债券的期限利差和信用利差可以用来近似衡量风险溢价的变化。

　　5.2 从中周期来看，全球货币政策仍在退出半途，利率顶依然无法确认

　　美联储加息可能会到2019年，基准利率可能达3%左右。根据泰勒规则及美联储点阵图，美联储可能于2017年加息2-3次，2018年加息2-3次，2019年加息1-3次，即2019年最准基准利率至2.9-3.0左右。

　　除了加息外还有缩表，美联储缩表的计划亦比较强势。据6月中旬FOMC会议的信号，美联储计划包括起初每月缩减60亿美元国债、40亿美元MBS；此后每季度上调60亿美元国债、40亿美元MBS缩减规模，直到达到每月缩减300亿美元国债、200亿美元MBS为止。这表明缩表启动后第一年联储资产负债表收缩3000亿美元，随后每年收缩6000亿美元。这一规模其实超出前期市场预期。

　　除了美国外还有欧元区，欧元区可能年底就会启动宽松政策退出。在《欧日宽货币政策的或有极限及其潜在影响》中，我们指出欧洲央行退出宽松政策的可能性在上升，最早年底可能就会启动，至2018年加息预期可能就会起来。

　　不能简单用price-in来概括，从历史经验看加息预期兑现与债券收益率的关系。我们以2004-2006年的美国加息周期为例。2004年6月美国于当轮周期中首次加息，加息之前美债收益率月均值上行至4.7%，加息后回落至4.5%；2004年8月第二次加息，加息后美债收益率均值进一步回落至4.3%；2014年11月第三次加息，加息前美债收益率4.1%，加息后至4.2%；2014年12月第四次加息和2015年2月第五次加息，加息后美债收益率均值差不多都在4.2%左右；2005年3月第六次加息，加息后美债收益率均值一度至4.5%，后回落至4.3%；2005年5月第7次加息，加息后美债收益率至4.1%；2005年6月第8次加息，加息后美债收益率至4.2%；2005年8月第9次加息，加息后美债收益率至4.3%；2005年9月第10次，加息后美债收益率至4.5%；2005年11月、12月第11次和第12次，加息后美债收益率依旧4.5%左右。2016年1月第13次加息，基准利率加至4.5%，加息后美债收益率至4.6%；2016年3月第14次加息，基准利率加至4.75%，加息后美债收益率上行至4.9%；2006年5月第15次加息，基准利率加至5.0%，加息后美债收益率上行至5.1%；2006年6月第16次加息，基准利率加至5.25%，加息后美债收益率不再上行，整体震荡回落至2007年9月降息前的4.7%。

　　从中我们可以看到加息预期、基准利率的实际变化与市场化利率（10Y国债收益率）之间的关系：

　　第一，加息开始的阶段，美债收益率会有一个基于对未来的预期一次性重估的过程，利率跳升往往比较充分。我们理解，它相当于把未来所有加息幅度乘以其概率加权一次性加进去，未来再根据概率的变化进行调整。所以，第一次加息之后的几次加息（2004年6月至2005年12月）只带来了国债收益率波动，未带来其均值的进一步上升。

　　第二，但当基准利率继续加，加到现实的美债收益率的位置的时候，加息开始快速推升国债收益率。如上例，2016年1月第13次加息，基准利率加至4.5%，加息后美债收益率至4.6%；2016年3月第14次加息，基准利率加至4.75%，加息后美债收益率上行至4.9%；2006年5月第15次加息，基准利率加至5.0%，加息后美债收益率上行至5.1%。

　　第三，市场相当有效，当加息至最后一次时（2006年6月），加息后利率反而快速震荡下行，即市场已经开始预期加息结束甚至降息的影响。

　　若简单根据以上经验规律，那么如果2017年9月加息，2018年加息三次，每次都是25bp，则从2018年第二次加息开始，利率从目前位置再往下的空间就基本被锁定了；从2018年第三次加息开始（2.25左右），加息将开始显著推升10Y国债收益率。而在此之前，我们基本上可以理解为目前利率Price-in加息影响，利率将随基准利率震荡或震荡中稍有上行。

　　上述推断没有考虑缩表影响，缩表让整个问题更为复杂。

　　至少我们可以确认一点，加息对市场化利率是一个渐次推动，不能认为目前的利率已经price-in整个加息进程了。

　　如果10Y美债收益率在2019年至3%左右，则正常利差约束下我们大约是4%左右，这种可能性目前无法证伪。简单推断，如果联邦基金利率至3%左右，则美债收益率应不低于3%，而按照100个bp左右的利差，我们应该至少在4.0%以上；而如果按照60-140bp的利差波动范围，则我们应该在3.6%至4.4%的范围内波动。

　　这样一种情形有多种被打破的可能，比如美国经济显著不及预期；美国通胀显著低于预期；以及全球有重大风险点出现；或是我们的汇率调整打破了利差规律；任何一种可能性出现都会导致上述推断失效。但研究本质上只能提供大概率的指引，在目前情况下，联邦基金利率震荡上行至2019年依旧是一个大的概率。

　　所以，中期利率随外部利率上行无法证伪，中期利率顶依然没有办法确认。

　　5.3 从短周期来看，利率放缓回落的机会正在出现

　　从短周期（今年三四季度）来看，利率放缓的机会正在出现。

　　第一，一季度名义GDP的11.8%应该是年内高点。一季度实际GDP增速6.9%，二至四季度应该在6.6-6.8%左右；伴随PPI的回落，GDP平减指数的放缓应该更为明显。也就是说，一季度11.8%的名义GDP应大概率是年内高点。名义GDP是债券收益率三个标尺之一，也是最本质的基本面；从经验规律来看，名义GDP的回落应该伴随着债券收益率的回落。

　　第二，中美利差目前是140bp，处于利差周期的偏上位。中美10年期国债收益率利差之间的均值，2013年至今是130bp，2015年至今是110bp，2016年至今是100bp，2017年至今是107bp，目前是140bp，蕴含着利差周期触顶回落的空间。

　　第三，从风险溢价来看，目前市场已经对于短期流动性风险已有相当程度的反映。目前10Y国债与1Y国债的利差、10Y国开债与1Y国开债的利差都接近于历史经验低位。当然，期限利差本身并不能提供利率指向，短端利率上升空间收窄并不意味着它在短期内会显著下降，特别是考虑到短端利率在引导金融去杠杆的过程中有着特殊意义，理论上来说长端继续上行的风险无法排除。但期限利差的低位至少意味着利率对于名义增速拐点、流动性风险已有相当程度的反映，市场定价应处于对于新增因素的观望状态。

　　所以，从基本面角度看，利率是应该进入一个缓和阶段。5-6月10Y均值在高位走平（分别是3.62和3.58），应主要是金融去杠杆的影响。

　　从金融去杠杆的节奏来看，我们判断三季度可能是未来金融杠杆领域新规陆续出台的阶段（明确未来哪些业务可以做，哪些不可以做），以为后续整改阶段提供必要条件。届时相对比较紧绷的利率和风险溢价反而可能会出现缓和。

　　六、政策：一条主线是把资产端做实

　　6.1 金融去杠杆的基本逻辑：拆解被拉长的从“虚”到“实”的环节

　　金融部门的问题实质上是从实到虚的链条被拉长，金融部门占据更多实体投资回报分成。

　　在图中，我们分解了资金从金融部门到实体部门的过程。不难想象，最纯粹的模式下只有贷款从金融到实体企业这样一个简单过程。

　　但是，由于一系列金融衍生过程的加入，这一简单过程发生了变化：

　　一是资金开始在金融部门内部出现流动，即从流动性充沛部门流向相对稀缺部门（大型商业银行流向中小商业银行或者非银部门）。其中大型商业银行资金流向中小银行的渠道主要有同业存单、同业资产、理财三种，商业银行（包括大型商业银行和中小型商业银行）资金流向非银部门（包括非银金融机构和非法人机构）的渠道主要是表外理财开展的委托投资和通道投资。

　　二是实体融资结构发生变化，具体表现为债券投资规模及非标投资增多。非标投资通常对应着信贷管制领域，例如房地产投资贷款、过剩产能领域贷款以及地方融资平台贷款。

　　简单来说就是，资金流向实体所需流经的环节增多，资金链条被拉长。拉长资金链条的背景是资金在金融体系内流转套利，这种套利本质上是金融机构占据更多的实体投资回报率分成。

　　金融链条被拉长在逻辑上有三个后果:

　　一是流经的链条越多，杠杆越高，风险因素就越不明晰，可能的金融风险就越大；

　　二是经历了更多的环节和金融部门分成之后，实体部门的融资成本也会有所上升；

　　三是在融资成本上升后，对高融资成本忍耐度更高的部门，如房地产和融资平台，会在量上挤占流向常规实体企业的融资；在融资结构和融资产品复杂化之后，政策对资金流向这些非合意部门调节的难度也在加大。

　　金融去杠杆的过程实质上就是拆解被拉长的从“虚”到“实”的环节。所谓金融去杠杆，当然就是上述过程的逆过程，就是拆解掉过于冗长的从虚到实的环节。这一拆解过程可能分为以下几个步骤：

　　第一步，提升利率特别是短端利率，让杠杆的增量部分不再增加。

　　第二步，通过对“三违反、三套利、四不当”的自查，算清金融风险敞口。

　　第三步，明确未来增量业务新规和存量清理的方案，新老划断。

　　第四步，金融机构完成问题资产的清理和整改，以及自身业务架构的调整。

　　6.2 从一个更大的框架去理解政策：一系列制度安排都是为把资产做实

　　金融去杠杆只是政策一盘棋的一个环节，政策的大目标是把资产端做实。政策的主线是稳定和清晰负债端；扩充和优化资产端，一则完成实体去杠杆（分子基本不变的情况下分母变大）；二则完成脱虚入实，归结为一句就是“把资产端做实”。

　　政策的执行逻辑在负债端包括稳定社融总量（社会融资规模/名义GDP的波动性趋于收敛，M2不断下行），控制负债端成本、降低负债端风险（金融去杠杆，强化金融监管）；在资产端包括针对企业部门的去产能（改善资产存量）和补资本（通过混合所有制、债转股、PPP、注册制、新三板等一系列方式，引导资金通过股权而不是债权方式参与实体）；针对居民部门的调地产（锁定交易规模，避免系统性风险）、稳汇率（控制资产外流）。

　　不难理解，在上述政策导向下，实体的杠杆率会逐步趋于下降，资产端会更实。

　　把资产端做实的主要是在欧美货币政策退出的周期中保证人民币资产的安全。从历史上看，欧美货币政策退出和加息周期往往会引发新兴市场资产的动荡，拉美、东南亚都曾经经历过。2017-2019可能是一轮比较典型的欧美货币政策退出周期，在这一周期中，确保人民币资产的安全性应该是政策的首要考量。“把资产端做实”是这一目标下的政策主线。

　　6.3 实体去杠杆不可泛谈：宏观杠杆率与微观杠杆率的区别

　　微观杠杆率（工业企业口径资产负债率）与宏观杠杆率（负债/GDP）在指向上有较大区别。说到实体杠杆率，大部分人首先想到的其实是宏观杠杆率，即负债/GDP。按照社科院口径模拟，非金融企业杠杆率一直在上升，2015-2016年非金融企业的杠杆率已经至133%；如果看工业企业口径的资产负债率，则2008年之后就进入震荡下行了。

　　两种指标的区别比较复杂，一则工业企业口径与整体企业口径不同；二则是宏观杠杆率的分母是GDP，如果产出下降如果比负债下降更快，则可能会出现资产负债率下行，宏观负债率却在上升的现象。毕竟资产负债率只相当于纯粹的财务杠杆率。

　　对我们研究资产价格来说，微观杠杆率似乎直接指示意义更大。宏观杠杆率相当于经济的一个风险指标，但在既定风险范围内，微观杠杆率这一月频指标的指示意义却更大。

　　我们用工业企业资产负债率的同比代表其边际变化，可以发现，上证指数基本上完整领先这一指标两个季度。

　　就目前来看，资产价格隐含的结果似乎是资产负债率同比向上，如果相反的趋势出现，则前者可能会出现纠偏与重估。

　　七、资产：变窄的定价空间，夹缝中的机会

　　7.1 基于三周期叠加的理解：非通缩交易、亦非再通胀交易时段

　　三周期叠加框架：非新周期，也非周期破灭。根据我们年初提出的“三周期叠加”框架，目前中国库兹涅茨周期（房地产周期）继续向下；朱格拉周期已经开始新一轮回升；库存周期已经经历了三个季度的主动补库存，即将触顶。从2016Q3至2017Q1，朱格拉周期上行叠加库存周期上行，经济表现为温和回升；从2017Q2往后，库存周期向下，只有朱格拉周期单周期支撑，经济将表现为温和放缓。

　　所以当前经济既不是所谓“新周期”（把朱格拉周期当作唯一周期），也不是所谓“周期破灭”（把库存周期当作唯一周期）。

　　非通缩交易，亦非再通胀交易时段。历史上三周期向下的时候（典型的是2014-2015的某些时段）经济一般会非常差，大类资产属于典型的“通缩交易”，即只有债券、创业板有机会；2016年开始，经济逐渐过渡到两周期向上，大类资产进入“再通胀交易”，周期类资产表现整体优于非周期。

　　Q3开始经济应该处于朱格拉周期继续向上，但库存周期开始下行的阶段，这对应大类资产来说既非典型的通缩交易，亦非典型的再通胀交易。资产风格会比较混搭，股债都会有非系统性机会，周期与非周期也不会一边倒。

　　7.2 基于政策环境的类似推论：交易空间变窄

　　如前所述，当前经济政策主线是“做实资产端”，那么这对于中长期的资本市场来说意味着什么？从逻辑上我们可以做大致推演：

　　金融部门的信用放大效应降低，经济弹性变低，纯粹通缩交易和纯粹再通胀交易的极端情形变少。对过去20年的中国经济来说，经济弹性往往会被金融弹性放大，而典型的通胀交易与典型的通缩交易往往都有经济环境和宏观流动性环境的强势配合，比如2009年的牛市（四万亿后的经济扩张）、2014-2015年的债券和小票牛市（地方融资平台清理后经济收缩），而在政策引导做实资产端的背景下，经济弹性逻辑上会下降（在货币金融政策弹性收敛的影响下，L型会更像L），纯粹通缩交易和纯粹再通胀交易的极端情形可能会变少。

　　流动性会受到实体部门分流，估值会有约束。政策持续引导的方向将是资金流向实体，这意味着堆积在金融部门的流动性会相对受限，这会带来金融资产估值上的约束。

　　金融部门的合意回报率亦不会被容许过高。“做实资产端”的一个逻辑前提就是金融部门的资金回报率不应太高，否则就有挤压实体经济的嫌疑；且似乎在结果上会不利于资金脱虚入实。从政策合意性的角度，这一点在中长期可能会对股市、债市、期市等领域产生广泛影响。

　　企业的资产负债表会逐渐变实。在“做实资产端”的影响下，企业的资产负债表将会更实，这一点从长期来看有利于价值投资，即内生盈利会逐渐成为资产定价更重要的标尺。

　　基于金融资源可得性，行业龙头价值可能会更大。从中期来看，随着金融去杠杆的推进，资金从金融向实体的流通渠道变得更为简单直接，“价格换信用”的过程被抑制，大企业相对于中小企业的融资优势将更为明显。在马太效应下，行业龙头的价值会进一步增大。

　　7.3 基于下半年基本面的猜测：两种逻辑下的非系统性机会

　　经济和企业盈利今年并不差，所以市场较有韧性；但前高后低意味着分子缺少系统性机会。从GDP名义增速来看，今年一季度是2012年Q1以来新高；从实际增速看，今年一季度是2015年Q2以来新高；从企业盈利增速看，今年是2011年以来新高，所以经济并不差，这一点也是市场呈现出较强的韧性的原因。较去年最后一个交易日，上证指数上涨1.7%，沪深300和上证50上涨9.5%和10.6%，创业板下跌但跌幅也在8%以内。

　　但GDP和企业盈利走势前高后低意味着分子层面缺少系统性机会，可以类比的是企业盈利增速同样很高的2003年、2010年。逻辑上的机会来自于经济增长的阶段性预期差，比如下行斜率慢于预期，或者某个阶段出现小反弹。

　　利率中期受到全球货币政策退出和无风险利率上行的约束，所以分母同样也不存在系统性机会。下半年关于美联储再次加息的预期需要证实或证伪，缩表亦会带来政策收缩预期，这会导致美债向下有底，较好的一种情形就是处于区间震荡状态。在利差的约束下，我们的10年期国债收益率的空间在于目前偏高的利差回到均衡位，而不存在更大的更系统性的机会。

　　从历史上看，牛市需要分子分母至少有一个有系统性机会。从历史经验来看，市场有系统性机会至少是分子和分母之一有系统性机会（06-07年、09年的分子；14-15年的分母），目前似乎并不具备。

　　非系统性的机会之一来自于三季度可能出现的利率阶段性回落。如前所述，我们判断短周期可能会出现利率回落，首看7-8月份。主要逻辑是基本面角度（名义GDP、中美利差）已经对应着利率放缓，而三季度金融去杠杆的风险溢价缓和可能会推动这种基本面兑现。

　　非系统性的机会之二在于改革加速所带来的风险偏好回升。党的十九大临近，政策性红利的释放可能会加快。以国企改革为例，2017年作为国改重点突破首年，下半年应该会有加速。

　　八、主要风险

　　美联储缩表节奏快于预期是风险因素之一。目前市场主流预期是2017年底，如果提前出现，则对全球资产价格可能会有一定冲击。

　　经济下行风险在小概率下亦可能超预期。可能存在的促发因素之一是地产销售下行的加速；促发因素之二是金融市场利率的上升对实体的影响超预期。

　　金融去杠杆仍在推进过程中，尽管系统性风险是小概率，但非系统性风险仍可能阶段性升温。

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